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Limitados por la semanticidad: leyes universales que rigen el equilibrio entre generalización e identificación
Created by
Haebom
Autor
Marco Nurisso, Jesseba Fernando, Raj Deshpande, Alan Perotti, Raja Marjieh, Steven M. Frankland, Richard L. Lewis, Taylor W. Webb, Declan Campbell, Francesco Vaccarino, Jonathan D. Cohen, Giovanni Petri
Describir
Este artículo arroja luz sobre las limitaciones fundamentales de los sistemas inteligentes que deben implementar representaciones internas selectivas para permitir una generalización amplia, preservando al mismo tiempo la identificación de entrada. Para todos los modelos donde la similitud representacional entre las entradas disminuye a una resolución semántica finita ε, derivamos expresiones de forma cerrada que fijan la probabilidad exacta de generalización pS y la probabilidad de identificación pI en un frente de Pareto universal, independiente de la geometría del espacio de entrada. Extendiendo el análisis a espacios ruidosos y heterogéneos y n > 2 entradas, predecimos una marcada disminución de 1/n en la capacidad de procesamiento multientrada y un óptimo no monótono para pS. Finalmente, demostramos que estas limitaciones persisten en dos entornos mucho más complejos: redes neuronales convolucionales y modelos de visión-lenguaje de vanguardia, lo que confirma que la similitud de resolución finita no es un mero artefacto de modelo de juguete, sino una restricción fundamental de información emergente. En consecuencia, este trabajo proporciona una teoría precisa del equilibrio entre generalización e identificación y aclara cómo la resolución semántica configura las capacidades de representación tanto de las redes neuronales profundas como del cerebro.
Takeaways, Limitations
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Takeaways: Reveló que la similitud de resolución finita es un factor fundamental que limita la capacidad de representación de las redes neuronales profundas y del cerebro. Propuso una teoría precisa del equilibrio entre generalización e identificación. Predijo la existencia de una resolución semántica óptima y una marcada disminución de la capacidad de procesamiento multientrada.
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Limitations: Se requiere mayor investigación para determinar si la teoría presentada en este estudio es aplicable a todos los tipos de sistemas y representaciones inteligentes. Se requiere mayor verificación de la generalización de los resultados teóricos en aplicaciones prácticas. Se requiere un análisis más profundo de la dependencia de estructuras de modelos y métodos de aprendizaje específicos.
